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Proveniência de dados versus linhagem de dados: principais diferenças

Junaid Baig

Profissional de marketing de SEO

14 de junho de 2024

Proveniência de dados versus linhagem de dados

Dois conceitos relacionados surgem frequentemente quando as equipes de dados trabalham na governança de dados: proveniência e linhagem de dados. Embora possam parecer semelhantes à primeira vista, existem diferenças fundamentais entre os dois conceitos.

A proveniência dos dados abrange a origem e o histórico dos dados, incluindo a sua criação e modificações. Por outro lado, a linhagem de dados rastreia a jornada dos dados através de vários sistemas e processos, destacando seu fluxo e transformação em diferentes estágios do pipeline de dados.

O que é proveniência de dados?

Procedência dos dados é a origem e a história de um dado. Envolve registrar a criação de dados e detalhes das alterações aplicadas – por exemplo, quando os dados foram modificados e por quem. A proveniência dos dados visa fornecer uma imagem completa de como os dados surgiram, incluindo os processos pelos quais passaram e quaisquer alterações feitas ao longo do caminho.

A proveniência dos dados responde a perguntas como: Qual é a fonte desses dados? Quem criou esses dados? Que alterações, se houver, foram feitas neste conjunto de dados? Essas informações ajudam a garantir a qualidade, a transparência e a responsabilização dos dados.

Este conhecimento é particularmente valioso em setores altamente regulamentados, como o da saúde ou o bancário, onde a confiança nos dados é essencial para a conformidade.

Por que a proveniência dos dados é importante?

A proveniência dos dados permite que os analistas identifiquem dados corrompidos a tempo. Por exemplo, no caso de uma violação de dados, ter um sistema robusto de proveniência dos dados pode ajudar a determinar o ponto de entrada e a extensão da violação, permitindo respostas rápidas e direcionadas para mitigar o impacto.

Esta abordagem proativa aumenta a confiança geral nos dados e agiliza os processos de validação de dados. Além disso, de acordo com o 1:10:100 regra de qualidade de dados, custa apenas US$ 1 para evitar dados de baixa qualidade de decisões prejudiciais – e US$ 10 para corrigir erros e US$ 100 para não fazer nada.

As organizações podem avaliar a confiabilidade e confiabilidade dos dados compreendendo a origem e o histórico dos dados. Essas informações são cruciais ao lidar com dados confidenciais, pois ajudam a manter a privacidade dos dados.

A proveniência dos dados também apoia a colaboração e o compartilhamento de dados. Quando várias equipes ou organizações trabalham com os mesmos dados, compreender claramente sua origem promove a confiança, facilita a colaboração e reduz a redundância.

Exemplos e casos de uso de proveniência de dados

Alguns exemplos e casos de uso para entender melhor como a proveniência dos dados pode ser aplicada em vários setores:

Cuidados de saúde: A proveniência dos dados permite que os prestadores de cuidados de saúde mantenham um registo preciso do histórico médico do paciente, o que é vital para fornecer o nível esperado de cuidados ao paciente. Também ajuda a melhorar e manter a integridade da investigação em saúde, garantindo que os investigadores compreendem como os dados são recolhidos e analisados. Por exemplo, rastrear a procedência dos registros médicos pode ajudar a identificar quaisquer alterações feitas nos dados, garantindo a integridade e a precisão dos dados.

Instituições financeiras: Os bancos devem garantir a conformidade regulamentar e a gestão eficaz dos riscos no setor financeiro. A visibilidade da origem e da movimentação de dados financeiros, como registros de transações, permite-lhes garantir que não foram adulterados. Esta transparência reduz a fraude e garante a precisão e fiabilidade dos relatórios financeiros.

Educação: A proveniência dos dados também desempenha um papel significativo nas instituições de ensino. Com o uso crescente da tecnologia nas salas de aula, os educadores confiam nos dados para avaliar o desempenho dos alunos e adaptar o ensino de acordo. Ao rastrear a origem dos dados educacionais, como pontuações de testes e análises de aprendizagem, os educadores podem obter insights sobre o progresso dos alunos ao longo do tempo, identificar áreas de melhoria e personalizar suas estratégias de ensino. Isso capacita os educadores a fornecer suporte direcionado e melhorar os resultados de aprendizagem dos alunos.

O que é Linhagem de Dados?

Linhagem de data focuses on the flow and transformation of data from its source to its destination. It is concerned with understanding how data moves and changes as it is processed, refined, and integrated into various systems and applications. In short, data lineage provides a detailed record of the data’s journey through these systems.

De certa forma, a linhagem dos dados expande a proveniência dos dados.

A linhagem de dados mostra o impacto das transformações de dados nos processos e decisões posteriores. Ajuda a responder perguntas como “Quais conjuntos de dados foram usados ​​para gerar este relatório?” e “Quais processos de extração, transformação e carregamento (ETL) foram aplicados aos dados?”. Ao mapear a linhagem dos dados, as organizações podem manter a precisão e a confiabilidade dos processos analíticos, de relatórios e de tomada de decisão.

Por que a linhagem de dados é importante?

A linhagem de dados é crucial para governança de dados, gestão de dadose conformidade regulatória. Ele garante transparência e responsabilidade, fornecendo visibilidade de todo o fluxo e transformações de dados.

Além disso, a linhagem de dados desempenha um papel vital no aumento da segurança dos dados. As organizações podem monitorar e proteger melhor informações confidenciais rastreando o fluxo de dados da origem ao destino.

Outro aspecto da linhagem de dados é seu papel na melhoria da qualidade dos dados – ela ajuda a identificar onde surgem os problemas de integridade dos dados. Sem a linhagem, as equipes de dados passarão facilmente horas examinando as transformações para encontrar a causa raiz.

Ao visualizar o fluxo de dados desde a origem até o consumo, as ferramentas de linhagem de dados permitem que administradores e analistas de dados identifiquem possíveis gargalos, inconsistências ou erros no pipeline de dados. Essa visibilidade permite a implementação de estratégias proativas de gerenciamento de dados, como limpeza, padronização e enriquecimento de dados, melhorando, em última análise, a qualidade e a confiabilidade dos insights e decisões de negócios baseados em dados.

Exemplos e casos de uso de linhagem de dados

Inteligência de negócios (BI) e relatórios: A linhagem de dados garante relatórios e painéis precisos e confiáveis. Ele permite que as organizações entendam como os dados usados ​​nesses relatórios foram obtidos, transformados e agregados.

Conformidade regulatória: Os setores financeiro, de saúde e de seguros têm requisitos de conformidade rigorosos. A linhagem de dados fornece uma trilha de auditoria dos dados usados ​​em relatórios ou cálculos regulatórios, o que ajuda a demonstrar a conformidade regulatória.

Governança e administração de dados: A linhagem de dados é uma ferramenta valiosa para iniciativas de governança e administração de dados. Ele ajuda as organizações a compreender o efeito das mudanças em sua infraestrutura de dados ou políticas de dados em processos e aplicativos downstream. Ao mapear a linhagem dos dados, as organizações podem identificar quaisquer riscos, dependências ou problemas de qualidade dos dados que devem ser abordados.

Proveniência de dados versus linhagem de dados: principais diferenças

Agora que exploramos a linhagem e a proveniência dos dados, é importante compreender suas principais diferenças.

A principal distinção entre proveniência e linhagem dos dados reside no seu foco e escopo. A proveniência dos dados enfatiza a origem e a história de um dado, rastreando suas fontes e transformações. Ele se concentra na “trilha de navegação” de um elemento de dados específico, fornecendo informações valiosas sobre sua qualidade, confiabilidade e responsabilidade.

Por outro lado, a linhagem de dados concentra-se no fluxo e na transformação dos dados à medida que estes se movem através de diferentes sistemas e processos. Ele fornece uma visão holística de como os dados são transformados, agregados ou unidos, permitindo que as organizações entendam o impacto dessas transformações nos processos e decisões posteriores.

proveniência dos dados vs. linhagem dos dados

Você deve priorizar a proveniência ou a linhagem dos dados?

Priorizar um em detrimento do outro depende das necessidades e objetivos específicos da sua organização.

A proveniência dos dados deve ser uma prioridade se a sua principal preocupação for garantir a qualidade, a confiabilidade e a conformidade dos dados. Rastrear a origem e as transformações dos dados ajuda a identificar possíveis problemas, garantir a responsabilização e atender aos requisitos regulatórios.

Por outro lado, se o seu foco é compreender o impacto das transformações de dados nos processos downstream e na tomada de decisões, a linhagem de dados é fundamental. Ao mapear o fluxo e as transformações dos dados, você pode avaliar a confiabilidade de análises, relatórios e decisões baseadas em dados.

No entanto, é importante notar que estes conceitos estão intimamente ligados em muitos casos, com a proveniência dos dados formando a base para a linhagem dos dados. Tanto a proveniência quanto a linhagem dos dados são características essenciais de um gerenciamento abrangente de dados e estratégia de governação. Portanto, não se trata de escolher um em detrimento do outro. Trata-se de encontrar uma abordagem equilibrada que considere tanto a proveniência como a linhagem na gestão e análise de dados. Dessa forma, você pode abordar as origens e a história dos seus dados (proveniência) e seu fluxo e relacionamentos (linhagem).

A implementação da origem e da linhagem dos dados pode fornecer uma compreensão abrangente dos seus ativos de dados e permitir uma governança de dados e uma tomada de decisões eficientes.

Melhores práticas para implementação de origem e linhagem de dados

A implementação da proveniência e da linhagem dos dados requer planejamento e consideração cuidadosos. Aqui estão algumas práticas recomendadas para ajudá-lo a começar:

  1. Articule claramente os requisitos de origem e linhagem dos dados da sua organização. Entenda as perguntas específicas que você precisa responder e os resultados que deseja alcançar.
  2. Concentre seus esforços no rastreamento da origem e da linhagem de elementos de dados de missão crítica.
  3. Documente e capture informações detalhadas sobre os processos, sistemas e transformações ao longo do ciclo de vida dos dados para compreender a linhagem e a origem dos seus dados.
  4. Aproveite ferramentas e tecnologias de automação para rastrear a origem e a linhagem dos dados para minimizar o risco de erro humano e garantir uma documentação consistente e precisa.
  5. Identifique e consulte as principais partes interessadas no início do processo para responder às suas necessidades e requisitos e garantir que a implementação esteja alinhada com os objetivos mais amplos da organização.
  6. Sua estrutura de origem e linhagem de dados deve ser capaz de lidar com a complexidade adicional e escalar perfeitamente à medida que sua organização cresce e o volume de dados aumenta. Considere o uso de tecnologias avançadas, como tecnologia de contabilidade distribuída ou soluções baseadas em nuvem, que possam acomodar as crescentes demandas do seu ecossistema de dados.
  7. Realize auditorias regulares e verificações de qualidade de dados para validar a precisão e a confiabilidade de seus dados. Use as informações capturadas por meio da origem e linhagem dos dados para identificar discrepâncias, valores discrepantes ou anomalias.
  8. A proveniência e a linhagem dos dados não são iniciativas únicas. Refine e aprimore continuamente seus processos de gerenciamento de dados com base nos insights do rastreamento da origem e da linhagem de seus dados.

Conclusão

Proveniência e linhagem de dados são conceitos críticos em governança e gerenciamento de dados que fornecem informações valiosas sobre a origem, o histórico e o fluxo de dados. Embora partilhem um objectivo comum de melhorar a qualidade dos dados, a responsabilização e a tomada de decisões, o seu foco e âmbito são diferentes. A estratégia ideal para equipes de dados é encontrar o equilíbrio certo. Eles podem incorporar soluções de dados modernas que ofereçam vários recursos de governança.

Astera é uma plataforma de gerenciamento de dados corporativos sem código que oferece análise de linhagem e impacto para ativos de dados. Ele permite que usuários corporativos rastreiem e controlem facilmente seus dados com recursos robustos e uma interface de usuário simples e fácil de usar, mesmo para usuários corporativos. Astera também fornece um glossário de negócios baseado em IA, enriquecimento de dados, criação de perfil e um mercado de dados para governança de dados eficaz.

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